論文の概要: Advancing Multimodal Data Fusion in Pain Recognition: A Strategy Leveraging Statistical Correlation and Human-Centered Perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00320v1
- Date: Sat, 30 Mar 2024 11:13:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 04:20:25.955835
- Title: Advancing Multimodal Data Fusion in Pain Recognition: A Strategy Leveraging Statistical Correlation and Human-Centered Perspectives
- Title（参考訳）: 痛み認識におけるマルチモーダルデータ融合の促進:統計的相関と人間中心の視点を活用した戦略
- Authors: Xingrui Gu, Zhixuan Wang, Irisa Jin, Zekun Wu,
- Abstract要約: 本研究は、痛み認識領域内において、特定の行動認識のための異種データを統合することの課題に取り組む。
統計的相関を人間中心の手法と調和させる新しい手法を提案する。
私たちの貢献は、モダリティ融合と人間中心のコンピューティングアプリケーションに対する新たな洞察を提供することによって、痛み認識の分野を超えて拡張されます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This research tackles the challenge of integrating heterogeneous data for specific behavior recognition within the domain of Pain Recognition, presenting a novel methodology that harmonizes statistical correlations with a human-centered approach. By leveraging a diverse range of deep learning architectures, we highlight the adaptability and efficacy of our approach in improving model performance across various complex scenarios. The novelty of our methodology is the strategic incorporation of statistical relevance weights and the segmentation of modalities from a human-centric perspective, enhancing model precision and providing a explainable analysis of multimodal data. This study surpasses traditional modality fusion techniques by underscoring the role of data diversity and customized modality segmentation in enhancing pain behavior analysis. Introducing a framework that matches each modality with an suited classifier, based on the statistical significance, signals a move towards customized and accurate multimodal fusion strategies. Our contributions extend beyond the field of Pain Recognition by delivering new insights into modality fusion and human-centered computing applications, contributing towards explainable AI and bolstering patient-centric healthcare interventions. Thus, we bridge a significant void in the effective and interpretable fusion of multimodal data, establishing a novel standard for forthcoming inquiries in pain behavior recognition and allied fields.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、特定の行動認識のための異種データを痛み認識領域に組み込むことに挑戦し、統計的相関と人間中心のアプローチを調和させる新しい手法を提案する。
多様なディープラーニングアーキテクチャを活用することで、さまざまな複雑なシナリオにおけるモデルパフォーマンスの改善におけるアプローチの適用性と有効性を強調します。
提案手法の新規性は,統計的関連度重みの戦略的導入と,人間中心の観点からのモダリティの分節化,モデル精度の向上,マルチモーダルデータの説明可能な分析を提供することである。
本研究は、痛み行動分析の強化において、データ多様性とカスタマイズされたモダリティセグメンテーションの役割を強調することにより、従来のモダリティ融合技術を超えている。
それぞれのモダリティに適合するフレームワークを、統計的意義に基づいて、適切な分類器で導入することにより、カスタマイズされた正確なマルチモーダル融合戦略への移行を示唆する。
私たちの貢献は、モダリティ融合と人間中心のコンピューティングアプリケーションに対する新たな洞察を提供することによって、痛み認識の分野を超えて、説明可能なAIと患者中心の医療介入の促進に寄与します。
そこで我々は,マルチモーダルデータの有効かつ解釈可能な融合において,重要な空白を橋渡しし,痛み行動認識および同盟分野における新たな問い合わせ基準を確立する。
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